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公开(公告)号：CN104104096A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410392542.8
申请日：2014-08-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 本申请公开了一种电力系统无功优化方法及系统，方法包括：建立包括无功优化目标函数及无功优化约束条件的无功优化数学模型，确定无功优化数学模型的控制变量，利用正态分布模拟电力系统负荷分布，再利用无功优化目标函数及电力系统负荷分布，确定遗传算法的适应度函数，对控制变量进行编码，并利用遗传算法对无功优化数学模型进行求解。本申请根据负荷预测模型本身的不确定性和未来运行环境的随机性，以正态分布来模拟电力系统负荷分布，在确定遗传算法的适应度函数时，记及了电力系统负荷分布不确定的影响，从而使得最终优化得到的解更加贴近真实情况。
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公开(公告)号：CN119757935A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510149829.6
申请日：2025-02-11
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种设备故障的检测方法、装置及定位系统，涉及故障检测领域，包括根据定位系统的运行数据和变电站的环境数据确定定位系统的噪声抑制能力评估值；根据定位系统的结果数据及定位系统的设备状态数据确定定位系统的定位精度评估指数；根据定位系统的运行进程数据、噪声抑制能力评估值和定位精度评估指数对定位系统进行性能评估；本发明可自动对定位系统的运行状态和环境的多源数据进行获取与分析，进而评估、确定定位系统的工作性能，若性能满足要求则系统可以对气体绝缘开关设备是否发生故障进行准确的检测，避免由于定位系统故障导致检测异常，影响变电站的稳定性，最终提高电力系统的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN118423233A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410629541.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了为设备供能的驻极体‑压电融合风能采集装置及方法，该装置包括采风单元、压电悬臂梁、驻极体支架层、驻极体层和电极层，采风单元包括转轴和风叶，转轴贯穿驻极体支架层、驻极体层和电极层，驻极体支架层和驻极体层能够绕转轴转动，电极层与转轴固定连接，压电悬臂梁设置有悬臂梁永磁体，驻极体支架层设置有驻极体永磁体，悬臂梁永磁体与驻极体永磁体相对而设，当风叶带动驻极体支架层绕轴线方向运动时，悬臂梁永磁体与驻极体永磁体周期性磁性作用使得压电悬臂梁位移改变，压电悬臂梁和电极层上分别生成感应电流。本发明的风能采集装置，采用驻极体融合压电悬臂梁的方式提高了取能功率，延长了装置的寿命，实现了输出信号的反演推算。
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公开(公告)号：CN107895173B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201711079416.7
申请日：2017-11-06
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种标注图像目标的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括：根据预选的张成倾斜矩形的点集，生成标注目标的倾斜矩形，以便获取所述倾斜矩形的标注数据；将所述倾斜矩形的标注数据存储为兼容的正矩形的标注数据；根据所述正矩形的标注数据以及所述倾斜矩形的标注数据，确定所述倾斜矩形的姿态信息；通过所述正矩形的标注数据以及所述姿态信息，重构标注目标的所述倾斜矩形。本发明所提供的方法、装置、设备及计算机存储介质可以极大的抑制背景信息对标注图像目标的干扰，并提供与正矩形标注方法兼容的标注数据。
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公开(公告)号：CN107633048B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201710834040.X
申请日：2017-09-15
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC: G06F16/535 , G06F16/58
Abstract: 本申请公开了一种图像标注鉴别方法及系统，该方法包括：根据待标注图像集，获取被复制图像集与复制图像集，所述被复制图像集为所述待标注图像集的子集，所述复制图像集为复制所述被复制图像集得到的；分别获取所述被复制图像集对应的已标注被复制图像集与所述复制图像集对应的已标注复制图像集；判断所述已标注被复制图像集与所述已标注复制图像集的相似性是否满足第一预设条件，如果是，则判定图像标注过程存在作弊行为。本发明通过判断已标注被复制图像集与已标注复制图像集的相似性是否满足第一预设条件来判断标注过程中是否存在作弊行为，设定了作弊判定标准，当图像数据量很大时，仍能高效鉴别标注过程中是否存在作弊行为。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106533303B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610968645.3
申请日：2016-10-27
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司 , 深圳市先进智能技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种永磁无刷直流电机驱动器控制方法，该方法用于电机驱动伺服控制系统的控制，该系统具有较好的控制精度和动态响应性能，在电机起动时首先通过软件读取3个换相HALL的值获得转子的实际位置，启动后通过转子位置传感器检测出转子角位置ωref，同时计算出转子的速度n，然后检测定子电流FOC控制算法，以得到检测值id和iq，然后分别经PI调节器输出交直流轴电压值ud和uq，再经过坐标变换后生成电压值uα和uβ，得出SVPWM驱动信号最后输出6路控制脉冲信号，驱动六个MOS从而驱动电机。本发明提供的永磁直流无刷电机驱动控制方法适用于智能壁障机器人的控制。采用DSP处理器来实现，通过直轴电流为零的矢量控制策略实现控制过程；解决了超调和快速性的矛盾，提高了系统抗干扰能力，符合高性能的要求。
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公开(公告)号：CN104469166B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201410828547.0
申请日：2014-12-26
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 深圳市先进智能技术研究所
Abstract: 本申请提供了一种图像采集控制装置和方法，在实际仪表图像采集中，该装置通过控制固定支架运动来带动位于其末端的图像采集器更改采集位置，以便利用一个图像采集器对多个仪表的仪表图像进行依次采集，降低图像采集成本，其中，本发明通过DSP控制该图像采集器进行图像采集，利用RAM处理器实现人机交互，并控制伺服动力机构调整固定支架的运动轨迹，从而调整图像采集器的采集位置，可见，本发明采用ARM+DSP的控制方式，使得本发明所提供的图像采集控制装置同时满足了代码密度高、存储器利用率高且控制能力强等实际要求。
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公开(公告)号：CN104484857B
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201410834445.X
申请日：2014-12-26
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 深圳市先进智能技术研究所
IPC: G06T3/60
CPC classification number: G06T7/004 , G06T7/00 , G06T7/70 , G06T2207/20061
Abstract: 本申请提供了一种仪表数据读取方法及系统，在获取待读取仪表的当前数据图像之后，通过控制所述当前数据图像按照第一方向旋转，并获取该当前数据图像中仪表指针在垂直方向上的当前投影值，之后，从所得的投影值中选择出最大投影值，并确定与其对应的仪表指针的位置为待计算位置，在计算出仪表指针旋转至待计算位置时所需要旋转的第一旋转角后，将该第一旋转角代入预存的第一计算公式，计算出该仪表指针与该待计算位置的第一夹角，之后，再将该第一夹角代入预存的仪表指针与所述待计算位置的夹角和仪表刻度之间的对应关系式中，计算待读取仪表的当前仪表数据，保证了各中情况下所得数据的精准度。
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公开(公告)号：CN106650994A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610889643.5
申请日：2016-10-12
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于可靠性评估的中压配电网规划确定方法及系统，包括：利用可靠性评估系统计算现状中压配电网的第一指标；确定每个规划中压配电网的负荷点及负荷点的负荷容量；利用可靠性评估系统计算每个规划中压配电网的第二指标；根据第一指标和第二指标，分析每个规划中压配电网在现状中压配电网的基础上的可靠性改善程度及关键指标分析结果，并确定最优的规划中压配电网；可见，通过将可靠性评估技术引入配电网规划设计过程，对配电网进行可靠性计算分析，能够确定现状配电网和规划期内配电网的可靠性水平，找出影响供电可靠性的薄弱环节，为配电网规划方案的形成及比选提供定量的依据，有效指导配电网规划设计工作。
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公开(公告)号：CN106570516A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610804686.9
申请日：2016-09-06
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司 , 深圳市先进智能技术研究所
CPC classification number: G06K9/6273 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用卷积神经网络CNN的障碍物识别方法，首先建立卷积神经网络模型；选择分散数据样本；设置卷积神经网络的网络结构参数和训练参数；然后将分散数据样本输入到卷积神经网络模型中进行处理；最后输出卷积神经网络模型对分散数据样本的分类结果。本发明提供的深度学习是基于仿生眼系统进行人体作为障碍物的识别；提高识别的准确率。同时利用深度学习技术进行人体作为障碍物的识别；提供了在识别过程中配置接口的方法，加强了识别过程与仿生眼系统的通信过程。
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